OpenAI最新研究：用小模型监督大模型，实现更安全的AI对齐

OpenAI在最新研究中公布了一种全新的AI对齐方法，使用小模型来监督大模型的运作，以实现更高效、更安全的人工智能。这项技术的出现，将有望解决多模态、AGI等大模型发展所带来的安全难题。

随着人工智能技术的不断进步，大模型朝着多模态、AGI发展，其神经元变得越来越复杂，控制难度也随之增大。传统的RLHF（人类反馈强化学习）对齐方法在处理这类模型时显得力不从心。因此，OpenAI提出了一种全新的“弱监督”技术概念，用小参数的GPT-2去监督、微调GPT-4，同时使用辅助置信损失、无监督微调等增强方法，以恢复GPT-4近80%的性能，达到GPT-3和GPT-3.5之间的能力。

这种“弱监督”技术概念的提出，标志着AI对齐方法的新方向。通过使用AI来监督、微调AI，这种技术将成为未来提升大模型安全、性能的重要渠道之一。

为了进一步推动这一研究，OpenAI还公布了一项1000万美元的“超级对齐”安全专款，主要用于研究大模型的超级对齐和深度研究“弱监督”技术等。个人开发者、研究机构、非盈利机构都可以申请该奖金，申请流程非常方便简单。但需要在2024年2月18日之前完成申请。

此外，OpenAI还公布了其最新论文“Weak to Strong Generalization in Large Language Models”，并开源了相关代码。该论文详细介绍了这项技术的原理和应用方法，为AI领域的研究人员提供了重要的参考和指导。

总的来说，OpenAI的这项研究为人工智能领域的发展带来了新的思路和方法。通过使用小模型来监督大模型的运作，不仅可以提高人工智能的安全性，还可以为其未来的发展提供更多可能性。这对于我们这个时代的人来说，无疑是一项重要的科技成果。